基于CiteSpace的國內(nèi)命名實(shí)體識別技術(shù)的知識圖譜分析

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摘  要：命名實(shí)體識別（NER）是自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的重要任務(wù)。量化梳理NER的文獻(xiàn)進(jìn)程，有助于未來NER乃至NLP技術(shù)的突破發(fā)展。目前已有大量學(xué)者對NER任務(wù)進(jìn)行了綜述回顧。但是這些基于傳統(tǒng)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的回顧方式，既過于依賴專家經(jīng)驗(yàn)，又無法直觀呈現(xiàn)知識變遷。因此，文章以知網(wǎng)中文核心文獻(xiàn)為驅(qū)動，基于CiteSpace工具，對國內(nèi)NER技術(shù)進(jìn)行了知識圖譜展示和數(shù)據(jù)挖掘分析。（剩余11279字）